Geliştiricilere sunucu yönetimi zorunluluğu olmadan ajanlarını dağıtma imkanı tanıyan bulut altyapısıyla tanınan Vercel, AI yazılımlarında önemli bir oyuncu haline geldi. Şirket, şu anda günlük 6 milyon dağıtım gerçekleştirmekte, bunların yarısı kodlama ajanları tarafından tetikleniyor ve günlük 1 trilyondan fazla token, şirketin AI geçidi üzerinden akıyor.
Geçtiğimiz hafta gerçekleşen ShipNYC konferansının ardından, Vercel CEO’su Guillermo Rauch ile AI’daki bu dönemi ve Vercel gibi platform şirketlerinin büyük laboratuvarlarla nasıl rekabet ettiğini konuştuk. İşte hafif düzenlenmiş bir transkript.
Bu yıl toplulukta farklı bir enerji var. Daha az pilot program ve uygulamada işlerin nasıl iyi çalıştığına odaklanma var. Vercel içindeki süreç nasıl geçti?
Geçen yıl prototipleme süreciydi. Sınırlar yok, ajanları özgür bırakalım, herkes yapabilir gibi bir hava vardı. Bunu yaptık ve içinde yüzlerce organik olarak geliştirilmiş ve dağıtılmış ajan olan bir süreçte pek çok şey öğrendik. Ancak gerçeklerle karşı karşıya geldiğimizde, üretimde ajanların bazı zorlukları ortaya çıktı.
Benim için en büyük ders, ajanların iki kritik kullanım durumuydu. Biri kodlama ajanı. Bu, dünya genelindeki token kullanımının çoğunu yönlendiriyor, ancak çok fazla yazılım ürettiğinizde bu yazılımları koyacak bir yere ihtiyacınız var. İkincisi, şirketi yönetmenize yardımcı olan iç ajan. Buradaki zorluk, veriye güvenli bir şekilde nasıl erişileceği ve ajanların ne yaptığını nasıl denetleyeceğinizdir.
Bunun üstesinden gelmek için, ajanın talimatlarını ve yeteneklerini doğal dilde düzenleyebileceğiniz Eve adında bir çerçeve geliştirdik. Diğer bir araç ise, ajanı bir “kafes” içinde tutan Vercel Sandbox. Ajan, zekasını ifade etme özgürlüğüne sahipken, hangi verilere erişebileceği ve hangi verilerin kafes dışına çıkabileceği ile ilgili politikalar uygulayabiliyorsunuz.
Bu, hangi tür problemleri önlemenize yardımcı oluyor?
Sandbox’ın en büyük avantajı, veri kontrolüdür. AI ile ilgili düşündüğüm en büyük risklerden biri, örneğin bir kodlama IDE’sinde (örneğin Devin veya Cursor), yanlış bir ayarda olursanız, tüm kod tabanınızı eğitmek için kullanmalarıdır. Airbus’ın başkanıyla bu konuda konuştuğumu hatırlıyorum; çok özel C++ kodlarının bulunduğu 30 yıllık bir geçmiş var. Birisi yanlış bir geliştirici aracını kurduğunda ve tüm kod bulut ortamına eğitim için gittiğinde sorun kapınızdan içeri girer.
İkinci kritik kullanım durumuyla ilgili daha fazla bilgi almak isterim. Kodlama ajanlarını hepimiz biliyoruz, ancak iç kurumsal ajan pratikte nasıl bir şey?
Vercel ofisinde bir satış temsilcisi var. Mevcut hesapları büyütmekle sorumlu. Onun için sorun, yaratıcılığı, zekası veya ilişkiler kurma yeteneği değil, verilerin kendisi. “Hangi hesapların daha hızlı büyüdüğünü anlamıyorum. Son iki haftada en fazla koltuk ekleyen beş hesabı verin ki işimi önceliklendirebileyim.” Bu soruyu daha önce soramazdı. Yeni satış panosu projesinin tamamlanmasını beklemek zorunda kalıyordu.
Vercel’de yıllarca bu darboğazda kaldık ve bu gerçekten sinir bozucuydu, çünkü AR-GE tarafında dünyanın en hızlı hareket eden şirketiyiz. Ancak satış alanında, Salesforce mühendisliği açısından oldukça yetkinsizdim. Başladığımda hayatımda hiç Salesforce açmamıştım.
Artık şirket genelinde gerçek bir etki yaratabileceğimi hissediyorum, çünkü Eve hem müşteriyle etkileşimde bulunan ajanlar için kullanılabiliyor hem de verimliliği artırabilir. Aynı teknoloji, sadece API’ler. Ajanlar, şirketlerin açılmaya zorlanmasını sağlıyor ve bu uzun vadede büyük değişimlere yol açacak. Bu SaaS devlerinin çoğu, verilerinizi tuzağa düşürerek krallıklarını kuruyor ve bu, ajanlarla uyumsuz.
Büyük AI laboratuvarlarıyla müşteri ilişkilerinin nasıl değiştiğini düşünüyorsunuz?
Geçen yıl birçok kişi bir laboratuvar ortağı seçme eğilimindeydi; OpenAI veya Anthropic üzerinde her şeyi inşa edeceğini söylüyordu. Şimdi ise, bunun nasıl çalıştığını anlamış durumdalar—model, araç, veri platformu, sandbox, geçit—her şeyi takıp çıkar ile kullanabiliyorsunuz. OpenAI’yi de kullanabilirsiniz, Anthropic’i de, veya Gemini’yi. Gemini’de büyük bir büyüme görüyoruz, bu çok fazla haber olmasa da, insanlar artık üretime odaklanıyor. Üretime odaklandığınızda fiyat/performans oranına dikkat etmeye başlıyorsunuz ve Gemini modelleri harika fiyat/performans özelliklerine sahip. Ayrıca açık modeller de devreye giriyor; örneğin Deepseek ve GLM-5.2 popüler hale geliyor. Veriler asla yalan söylemez.
Laboratuvarlarla doğrudan rekabet içine girdiğiniz alanlar da var değil mi? Geçtiğimiz hafta OpenAI, doğrudan web’e yayımlanan yeni bir araç seti sundu.
Bu, onlara doğal bir sonraki adım olarak görünüyordu. Ve bu bizim için harika bir fırsat, çünkü artık insanlar ChatGPT’yi web siteleri yapmak için bir araç olarak düşünecekler. Ve model web barındırma ile ilgili sorular sormaya devam ederse, modelin bizi önerdilerini göreceğiz. Ama haklısınız, modeller veya platformlar daha fazla yetenek ekledikçe, mevcut altyapı platformlarıyla doğrudan rekabet etmeye başlıyorlar.
Gerçekten düşündüğümde, şu anda model ve ajanın birlikte mi çalışacağına karar veriyoruz.
Herhangi bir zeka için tek bir kaynaktan mı yararlanacaksınız? Yoksa bir sağlayıcıdan bir modül veya kütüphane alıp üzerine mi inşa edeceksiniz? Bu, yazılım mühendisliğinin her zaman böyle olduğuna benziyor ve gerçekten pazara sunduğumuz şey bu. Biz, bu neslin AWS’si olacağız, bu nedenle açık protokoller dünyası için savaşıyoruz.
Makaledeki bağlantılar aracılığıyla satın alma yaparsanız, küçük bir komisyon kazanabiliyoruz. Bu durum editörlük bağımsızlığımızı etkilemez.
